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- 深度學(xué)習(xí) 樣本數(shù)量少 收斂曲線 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 樣本數(shù)量少 收斂曲線 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 樣本數(shù)量少 收斂曲線 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動(dòng)等問題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
正確的個(gè)數(shù)除以該行的樣本和。 F1值 精確率與召回率的調(diào)和均值。計(jì)算公式F1=2*P*R/(P+R)，其中R為召回率，P為精確率。 ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時(shí)的 TPR （真正例率，縱坐標(biāo)）與 FPR（假正例率，橫坐標(biāo)），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。來自：百科![]()
1. 應(yīng)用層分片方案 如當(dāng)當(dāng)?shù)腟harding-JDBC，淘寶的TDDL等。 優(yōu)勢(shì)：直連數(shù)據(jù)庫(kù)，額外開銷少。 劣勢(shì)： 無法實(shí)現(xiàn)連接數(shù)收斂； 應(yīng)用侵入方式，后續(xù)升級(jí)更新數(shù)量龐大，運(yùn)維成本高； 多數(shù)只支持Java語言。 2. 中間件分片方案 如開源的Mycat，Cobar，商用軟件愛可生等。來自：百科![]()
時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、正確性、健壯性。大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)也越來越大以及處理問題的場(chǎng)景千變?nèi)f化。 為了增強(qiáng)算法的處理問題的能力，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對(duì)算法結(jié)構(gòu)和收斂進(jìn)行優(yōu)化。 本算法雖然包括眾多應(yīng)答器的場(chǎng)景，在實(shí)際使用中，也有可能會(huì)存在誤來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 查詢PublicIp數(shù)量CountPublicIp 時(shí)間：2023-10-16 16:34:09 功能介紹 查詢PublicIp數(shù)量 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API來自：百科![]()
，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，來自：百科![]()
礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景，識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 礦山AI大模型覆蓋煤礦采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等主業(yè)務(wù)場(chǎng)景，識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)鏈路實(shí)時(shí)性提升至10分鐘，支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測(cè)等來自：專題![]()
混合云網(wǎng)絡(luò)。 立即使用 虛擬私有云VPC 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 在創(chuàng)建VPC之前，您需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求規(guī)劃VPC的數(shù)量、子網(wǎng)的數(shù)量、IP網(wǎng)段劃分和互連互通方式等。 如何規(guī)劃VPC數(shù)量？ VPC具有區(qū)域?qū)傩裕J(rèn)情況下，不同區(qū)域的VPC之間內(nèi)網(wǎng)不互通，同區(qū)域的不同VPC內(nèi)網(wǎng)不互通，同一個(gè)VPC下的不同可用區(qū)之間內(nèi)網(wǎng)互通。來自：專題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量ListFunctionReservedInstances 時(shí)間：2023-08-09 11:29:07 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 獲取函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量。 調(diào)試來自：百科![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 修改函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量UpdateFunctionReservedInstancesCount 修改函數(shù)預(yù)留實(shí)例數(shù)量UpdateFunctionReservedInstancesCount 時(shí)間：2023-08-09 11:32:19 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī)來自：百科
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